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前列腺癌 DNA 甲基化研究的最新进展
表观遗传修饰，例如 DNA 甲基化，在癌症中被广泛研究。研究表明，DNA 甲基化模式可以区分各种癌症（包括前列腺癌）中的良性和恶性肿瘤。它还可能导致癌变，因为它通常与肿瘤抑制基因的下调有关。DNA 甲基化的异常模式，特别是 CpG 岛高甲基化表型 (CIMP)，已显示出与不同临床特征和结果相关的证据，例如侵袭性亚型、更高的 Gleason 评分、前列腺特异性抗原 (PSA) 和整体肿瘤分期、整体预后较差以及生存期缩短。在前列腺癌中，特定基因的高甲基化在肿瘤和正常组织之间存在显着差异。甲基化模式可以区分前列腺癌的侵袭性亚型，包括神经内分泌前列腺癌 (NEPC) 和去势抵抗性前列腺腺癌。此外，DNA甲基化在无细胞DNA（cfDNA）中是可检测的，并且可反映临床结果，使其成为前列腺癌的潜在生物标志物。本综述总结了了解癌症中DNA甲基化变化的最新进展，重点是前列腺癌。我们讨论了用于评估DNA甲基化变化的先进方法以及这些变化背后的分子调节剂。我们还探讨了DNA甲基化作为前列腺癌生物标志物的临床潜力及其开发前列腺癌CIMP亚型靶向治疗的潜力。
以肾上腺髓质素-2受体为靶点，发现和开发新型抗癌药物
摘要简介：肾上腺髓质素 (AM) 是一种肽，负责许多生理过程，包括血管健康和激素调节。AM 信号失调可通过促进增殖、血管生成和转移来刺激癌症。两种 AM 受体以不同的方式促进肿瘤进展。肾上腺髓质素-1 受体 (AM 1 R) 调节血压，通过 AM 1 R 阻断 AM 信号在临床上是不可接受的。因此，拮抗肾上腺髓质素-2 受体 (AM 2 R) 是抗癌药物开发的一种途径。涵盖的领域：我们回顾文献以强调 AM 在癌症中的作用以及描述 AM 1 R 和 AM 2 R 在促肿瘤微环境发展中介导的具体作用。我们强调探索受体之间残基差异的重要性，这导致了开发一流的选择性 AM 2 R 小分子拮抗剂。我们还总结了当前针对 AM 及其受体的方法、其抗肿瘤作用及其局限性。专家意见：作为工具化合物，AM 2 R 拮抗剂将允许剖析 CGRPR（降钙素基因相关肽受体）、AM 1 R 和 AM 2 R 的功能，并具有作为一流肿瘤疗法的巨大潜力。此外，这些 AM 2 R 拮抗剂缺乏可检测的副作用和良好的类药物药代动力学特性支持了这类化合物作为潜在抗癌疗法的前景。
计算能力与人工智能治理
计算能力或“计算”对于人工智能 (AI) 功能的开发和部署至关重要。因此，政府和公司已开始利用计算作为管理 AI 的手段。例如，政府正在投资国内计算能力，控制计算流向竞争国家，并补贴某些部门的计算访问。但是，这些努力只是触及了如何使用计算来管理 AI 开发和部署的表面。相对于 AI 的其他关键输入（数据和算法），与 AI 相关的计算是一个特别有效的干预点：它是可检测的、可排除的和可量化的，并且是通过高度集中的供应链生产的。这些特征，加上计算对于尖端 AI 模型的独特重要性，表明管理计算有助于实现共同的政策目标，例如确保 AI 的安全和有益使用。更准确地说，政策制定者可以使用计算来促进人工智能的监管可见性，分配资源以促进有益的结果，并实施对不负责任或恶意的人工智能开发和使用的限制。然而，虽然基于计算的政策和技术有可能在这些领域提供帮助，但它们的实施准备程度存在很大差异。一些想法目前正在试行，而另一些想法则因需要进行基础研究而受到阻碍。此外，幼稚或范围不明确的计算治理方法在隐私、经济影响和权力集中等领域存在重大风险。最后，我们建议采取护栏措施，以尽量减少计算治理带来的这些风险。
加速器产生的锕疗法的放射性药物质量控制考虑
背景：发射α粒子的放射疗法对于治疗播散性癌症具有重要意义。锕-225 ( 225 Ac) 衰变时产生四个 a 粒子，是用于靶向放射治疗应用的最具吸引力的放射性核素之一。然而，这种同位素的供应问题限制了其可用性，并增加了研究和翻译的成本。人们的努力主要集中在基于加速器的方法上，这些方法除了长寿命的 227 Ac 外，还产生 225 Ac。目标：作者研究了 225 Ac/ 227 Ac 材料在良好生产规范下对 DOTA 螯合物结合肽的放射性标记和放射性药物质量控制评估的影响。作者在与发生器或加速器产生的锕放射性标记相同的条件下使用自动化模块。方法：作者对放射性标记产品进行了表征，包括薄层色谱法、高压液相色谱法、伽马计数和高能分辨伽马光谱法。结果：肽经过放射性标记，放射化学纯度 > 95%，发生器产生的 225 Ac 产率较高。使用 225 Ac/227 Ac 时，放射性标记结果产生的材料存在细微但可检测的差异。伽马光谱能够识别最初用 227 Th 标记的肽，并在 100 天后定量 225 Ac 携带肽。结论：使用 225 Ac/227 Ac 材料生产的肽可能适合翻译，但提出了新的问题，包括处理时间、物流和污染物检测。
通过拓扑高阶功能连通性阐明精神分裂症中精神分裂症的整合 - 隔离失衡
背景：脑疾病的发生与脑连接学专业化中可检测的功能障碍相关。广泛的研究探讨了这种关系，但考虑到低阶网络的局限性，缺乏研究专门研究精神病脑网络之间的统计相关性。此外，这些功能障碍被认为与大脑功能中的信息失衡有关。但是，我们对这些失衡如何引起特定的精神病症状的理解仍然有限。方法：本研究旨在通过研究健康个体的专业化和被诊断为精神分裂症的人的拓扑高阶水平的变化来解决这一差距。采用图理论大脑网络分析，我们系统地检查静止状态功能性MRI数据，以描绘大脑网络连通性模式中的系统级别区分。Results: The findings indicate that topological high-order func- tional connectomics highlight differences in the connectome between healthy controls and schizophrenia, demonstrating increased cingulo-opercular task control and salience interac- tions, while the interaction between subcortical and default mode networks, dorsal attention and sensory/somatomotor mouth decreases in schizophrenia.另外，与健康对照组相比，精神分裂症患者中脑系统的隔离和脑部整合减少可能是早期精神分裂症的新指标此外，我们观察到与精神分裂症患者相比，健康控制中脑系统的分离降低，这意味着在精神分裂症中逐渐隔离和脑网融合之间的平衡在精神分裂症中破坏了，这表明可以恢复这种平衡来治疗这种疾病。
nplate（romiplostim）-AccessData.fda.gov
n板的给药可能会增加骨髓内网状纤维形成的发展或进展的风险。在停用N板时，这种形成可能会有所改善。在一项临床试验中，一名ITP和溶血性贫血患者在N板治疗期间与胶原蛋白产生了骨髓纤维化。一项开放标签临床试验前瞻性评估了用N板或非US认可的Romiplostim产品治疗的成年ITP患者的骨髓网状形成和胶原蛋白纤维化的变化。患者每周一次通过SC注射一次romiplostim，最多3年。基于研究入学时的队列分配，对患者在1年级（队列1），2年级（队列2）或3年级（同类群体3）中评估了患者的骨髓网状和胶原蛋白（同龄人3）。患者的骨髓网状形成和胶原蛋白纤维化。从总共169名患者参加了3名队列中，可评估132名（78％）患者的骨髓胶原蛋白纤维化，131例（78％）患者可用于骨髓网状蛋白形成。2％（2/132）的患者（均来自队列3）出现了4级发现（胶原蛋白的存在）。在一名患者中停用Romiplostim 12周后，一名患者没有可检测的骨髓胶原蛋白。在7％（9/131）的患者中报道了骨髓网状素的形成（增加大于或等于2年级或以上）或增加4级（存在胶原蛋白）。
通过逃避噬菌体抗性机制来改善噬菌体疗法
可穿戴传感器提供了巨大的机会，可以识别各种应用的活动和感兴趣的事件。但是，当前系统的主要局限性是，在系统配置的任何更改中，需要对经过特定传感器进行训练的机器学习算法，例如添加新的传感器。在本文中，我们的目标是为新传感器训练Ma-Chine学习算法，以识别现有传感器可检测的活动和观察结果。我们创建了一种域适应方法，可以将训练算法从已知的可穿戴传感器扩展到新传感器，从而消除了对机器学习算法进行手动培训的需求。具体来说，我们提出的方法消除了在新传感器上捕获取代量的数据的必要性。我们提出了用于人类活动识别的随机特征的概念，并设计了深神网络的新结构，以近似特征的后验分布。此近似通过使用新传感器的有限的未标记数据来对齐新传感器的特征空间，以便可以将先前定义的分类器与新传感器一起使用。实验结果表明，与基于确定性特征的典型卷积神经网络相比，（ii）我们的框架优于最先进的域适应算法，与典型的卷积神经网络相比，与典型的卷积神经网络相比，（i）随机特征对加性噪声更强大。与训练新传感器的模型相比，使用有限的未标记培训数据训练新的传感器时，它也可以提高10％。
计算能力与人工智能治理
计算能力或“计算”对于人工智能 (AI) 功能的开发和部署至关重要。因此，政府和公司已开始利用计算作为管理 AI 的一种手段。例如，政府正在投资国内计算能力，控制计算流向竞争国家，并为某些部门提供计算访问补贴。然而，这些努力只是触及了如何使用计算来管理 AI 开发和部署的表面。相对于 AI 的其他关键输入（数据和算法），与 AI 相关的计算是一个特别有效的干预点：它是可检测的、可排除的和可量化的，并且是通过高度集中的供应链生产的。这些特征，加上计算对尖端 AI 模型的独特重要性，表明管理计算有助于实现共同的政策目标，例如确保 AI 的安全性和有益的使用。更准确地说，政策制定者可以使用计算来促进 AI 的监管可见性，分配资源以促进有益的结果，并实施对不负责任或恶意的 AI 开发和使用的限制。然而，尽管基于计算的政策和技术有可能在这些领域提供帮助，但它们的实施准备程度却存在很大差异。一些想法目前正在试点，而另一些则因需要进行基础研究而受到阻碍。此外，幼稚或范围不明确的计算治理方法在隐私、经济影响和权力集中等领域会带来重大风险。最后，我们建议采取护栏措施，以最大限度地降低计算治理带来的这些风险。
用crispr/cas9
摘要：用CRISPR/CAS9靶向基因组是引入突变和产生敲除效应的流行方法。但是，目前可以提供有关基本基因诱变的有限信息。这项研究研究了CRISPR/CAS9在靶向水稻必不可少的基因中的效率：雷帕霉素的单胎靶标（ostor）的单胎靶标和可可糖非发酵-1（SNF1）相关的激酶1的三个旁系同源物（OSSNRK1α），OSSNRK1α，OSSNRK和OSSNRK1 C.组成型表达的CRISPR/CAS9可有效地在Ostor和OssnRK1α基因中产生突变，但是诱导的CRISPR/CAS9未能产生可检测的突变。术的诱变速率相对较低，只能靶向骨的激酶结构域，而热区域的突变则无法恢复。ossnrk1α旁系同源物可以以较高的速率作为目标；但是，在> 50％的主要突变体中观察到不育或早期衰老。此外，具有高序列同源性的OSSNRK1αB和OSSNRK1αC可以同时靶向以产生双突变剂。此外，尽管在幸存的突变体中发现了有限类型的突变，但恢复的线表现出功能丧失或敲低的TOR或SNRK1表型。总的来说，我们的数据表明，CRISPR/CAS9可以创建这些基本基因中的突变，以促进对其在大米中植物发育和环境反应中的作用的研究。
与动作锁相的性能调节取决于内部状态
一些研究已经探究了在自定步调的运动动作后不同时间的感知表现，并发现感知表现的频率特异性调制与动作相位锁定。据报道，这种与动作相关的调制具有各种频率和调制强度。为了在人群层面建立基本效应，我们让相对大量的参与者（n=50）执行自定步调的按钮按下，然后执行阈值检测任务，并且我们应用了固定和随机效应检验。令人惊讶的是，所有试验和参与者的综合数据没有显示任何显著的动作相关调制。然而，基于之前的研究，我们探索了这种调制取决于参与者内部状态的可能性。事实上，当我们根据相邻试验的表现对试验进行拆分时，低绩效时期的试验显示出约 17 Hz 的动作相关调制。当我们根据前一次试验的表现对试验进行拆分时，我们发现“失误”后的试验显示出约 17 Hz 的动作相关调制。最后，当我们根据参与者的误报率对他们进行分组时，我们发现没有误报的参与者表现出约 17 Hz 的动作相关调制。所有这些影响在随机效应测试中都很显著，支持对人群的推断。总之，这些发现表明，动作相关调制并不总是可检测的。然而，结果表明，特定的内部状态（例如较低的注意力投入度和/或较高的决策标准）以 beta 频率范围内的调制为特征。